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저자정보
맹상진 (홍익대학교) 민상기 (University of Wisconsin Madison) 권석범 (University of Wisconsin Madison) Aditya Nagaraj (University of Wisconsin Madison)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
26 - 26 (1page)

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이 연구는 사피이어 정밀 가공에서 발생하는 절삭력을 머신러닝 알고리즘을 이용하여 예측하였다. 사파이어는 취성을 갖는 재료로 일반적으로 절삭가공시 표면에 크랙이 발생한다. 절삭깊이를 일정값 이하로 적용하면 취성가공에서 연성가공 영역으로 넘어가게 되고 절삭된 사파이어의 표면에는 크랙의 수가 현저하게 감소된다. 이렇게 취성과 연성가공 영역을 결정하는 주요 요인은 절삭력으로 알려져 있다. 그러나 사파이어 정밀 가공에서 가공물의 소성변형 양상은 여러 가공조건이 복합적으로 작용하기 때문에 절삭력을 분석적으로 예측하기에 어렵다. 머신러닝 알고리즘은 이러한 복잡하고 비선형인 문제를 해결할 수 있는 현대적인 접근법이다. 가공조건에 따른 절삭력의 변화를 모델에 학습시키면 그 절삭력 모델은 가공조건에 따른 절삭력을 예측할 수 있다. 그리고 예측된 절삭력은 사파이^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581605');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Precision machining #Cutting force prediction #Machine learning algorithm #Sapphire

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